@MASTERSTHESIS{ 2011:103144585,
 	title = {APRENDIZAGEM POR REFORÇO E
 PROGRAMACÃO DINÂMICA ADAPTATIVA PARA
 PROJETO E AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE
 ALGORITMOS DLQR EM SISTEMAS MIMO},
 	year = {2011},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/462",
 	abstract = "Em decorrência do crescente desenvolvimento tecnológico e das consequentes
 aplicações industriais, técnicas de controle de alto desempenho e aprendizado por
 reforço estão sendo desenvolvidas não só para solucionar novos problemas, mas
 também para melhorar o desempenho de controladores já implementados em sistemas
 do mundo real. As abordagens do aprendizado por reforço e do regulador
 linear quadrático discreto (DLQR) são conectadas pelos métodos de programação
 dinâmica adaptativa. Esta união é orientada para o projeto de controladores
 ótimos em sistemas multivariáveis (MIMO). O método proposto para sintonia
 de controladores DLQR fornece diretrizes para construção de heurísticas polarizadas
 que são aplicadas na seleção das matrizes de ponderação da recompensa
 instantânea. Investiga-se o desempenho das heurísticas associadas com a sintonia
 de controladores lineares discretos e aspectos de convergência que estão relacionados
 com as variações QR nos algoritmos de programação dinâmica heurística
 (HDP) e Ação Dependente (ADHDP). Os algoritmos e a sintonia são avaliados
 pela capacidade em estabelecer a política de controle ótimo que mapeia o plano-Z
 em um sistema dinãmico multivariável de terceira ordem.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}